Tensorflow 如何解码seq2seq的输出？

Tensorflow translate.py示例的代码让我感到困惑。复制的代码是：

  # This is a greedy decoder - outputs are just argmaxes of output_logits.
  outputs = [int(np.argmax(logit, axis=1)) for logit in output_logits]

为什么

argmax

工作

output\u logits

的形状是

[bucket\u length，batch\u size，embedded\u size]

对于每个logit（或：每个单词的激活），它们采用了激活值最高的索引

对于argmax：请查看本页上的numpy示例：

因此，输出的作用是：

• 每个单词的长度（bucket的长度）
  • 获取嵌入大小的最大激活

您应该查看结果输出数组的形状。您将看到，因为批处理大小为1，所以一切正常

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如果这对你有帮助，请告诉我

多谢各位。但我的问题主要是关于为什么argmax会产生翻译后的单词id。numpy示例有帮助吗？谢谢。我知道argmax是什么意思。那么这回答了你的问题吗？或者你不清楚你是如何得到输出的？不，模型想要翻译。所以我的问题是如何将输出逻辑转换为词汇表中的单词id。

a = array([[0, 1, 2],
       [3, 4, 5]])
>>> np.argmax(a)
5
>>> np.argmax(a, axis=0)
array([1, 1, 1])
>>> np.argmax(a, axis=1)
array([2, 2])